A Inteligência Artificial (IA) foi aclamada como a próxima grande revolução tecnológica, com muitos comentaristas afirmando que ela terá um impacto maior no mundo do que a própria Internet. A promessa da IA abrange indústrias, desde o aumento da produtividade e inovação até a transformação de modelos de negócios e experiências do cliente. Em 2023, economistas do Goldman Sachs estimaram que a IA aumentaria o PIB global anual em 7% ao longo de 10 anos, equivalente a US$ 7 trilhões. Mais recentemente, o Goldman Sachs adotou uma visão mais crítica sobre o retorno do investimento em IA, provocando uma discussão mais ampla sobre como alcançar resultados concretos com essa tecnologia.
No entanto, a realidade tem se mostrado mais complexa, com muitas organizações enfrentando dificuldades para avançar além de projetos-piloto e realizar o pleno potencial da IA. Essa discrepância levou a um sentimento crescente de que o hype da IA está diminuindo. De fato, um artigo do economista de destaque do MIT, Daron Acemoglu, publicado pelo National Bureau of Economic Research (NBER), prevê ganhos muito mais modestos no PIB, em torno de 1%. Mas por que isso está acontecendo? Um olhar mais atento revela que os desafios não estão na tecnologia em si, mas na prontidão e no alinhamento estratégico das organizações.
O estágio atual da IA Industrial
De acordo com nosso estudo recente com 1.700 líderes seniores, uma significativa maioria dos executivos (84%) está otimista quanto ao potencial da IA em trazer benefícios substanciais para suas organizações. Contudo, 82% dos tomadores de decisão expressam preocupação de que a bolha da IA pode estourar se os projetos não avançarem além da fase piloto, devido à falta de estratégia, de implementação adequada e de comunicação. O Gartner recentemente afirmou que, até o final de 2025, pelo menos 30% dos projetos de IA Generativa serão abandonados após a prova de conceito. Esses estudos destacam que, embora haja entusiasmo, também há um reconhecimento dos desafios que precisam ser superados para alcançar o pleno potencial da IA.
O papel dos dados e da infraestrutura
Um dos principais obstáculos para o sucesso na implementação de IA é a prontidão dos dados. Sistemas de IA exigem grandes volumes de dados para funcionar de forma eficaz, mas muitas organizações não estão equipadas para gerenciar, processar e analisar esses dados de maneira eficiente. A pesquisa da IFS aponta que apenas uma minoria das empresas possui a infraestrutura de nuvem e a preparação de dados necessárias. Essa falta de preparo pode levar à estagnação dos projetos de IA, já que eles não conseguem escalar sem a arquitetura de dados adequada.
Além disso, a IA Industrial enfatiza a importância intrínseca dos dados internos. Frequentemente, as organizações ignoram a riqueza de informações dentro de seus próprios sistemas, que são cruciais para aplicações de IA impactantes. Ao priorizar a integração e análise desses dados, as empresas podem desbloquear significativas eficiências e impulsionar a inovação. Hoje, organizações pioneiras, como a Rolls-Royce, colhem os benefícios da IA integrada em seus sistemas, como na plataforma Blue Data Thread. Estamos vendo avanços semelhantes em fabricantes avançados, operações de serviços de campo e sistemas de transporte metropolitano. No entanto, os fundamentos desse sucesso são uma estratégia de dados bem pensada e as ferramentas certas para extrair insights acionáveis.
O desafio da expertise técnica
Outra barreira crítica é a falta de expertise técnica. Embora a IA seja uma ferramenta poderosa, ela também é complexa e requer uma compreensão profunda tanto da tecnologia quanto dos problemas específicos de negócios que visa resolver. Sem esse conhecimento, as organizações correm o risco de implementar IA de forma dispersa, criando um "Jackson Pollock" de IA. Essa abordagem frequentemente leva a resultados decepcionantes e contribui para a percepção de que a IA está supervalorizada.
Para implementar a IA com sucesso, as empresas precisam investir na contratação e desenvolvimento de profissionais qualificados que possam fazer a ponte entre os aspectos técnicos e de negócios. Isso inclui cientistas de dados, especialistas em IA e especialistas de domínio que podem colaborar para projetar e executar estratégias de IA alinhadas aos objetivos de negócios.
O desalinhamento de expectativas e realidade
A disparidade entre as altas expectativas dos executivos para a IA e a realidade atual de sua implementação tem levado a um senso crescente de desilusão. Enquanto os executivos estão convencidos do potencial da IA, os desafios práticos de executar projetos de IA têm se mostrado assustadores. Esse desalinhamento pode ser atribuído a vários fatores:
- Superestimação das Capacidades da IA: Muitas vezes há a percepção equivocada de que a IA pode resolver problemas complexos instantaneamente. No entanto, a IA não é uma solução mágica; ela requer tempo, esforço e uma compreensão clara de suas limitações.
- Falta de Objetivos Claros: Muitas organizações iniciam projetos de IA sem um entendimento claro do que desejam alcançar. Essa falta de direção pode levar a projetos que não geram resultados significativos.
- Subestimação da Gestão de Mudanças: Implementar IA frequentemente exige mudanças significativas nos fluxos de trabalho, processos e cultura organizacional. Sem uma gestão de mudanças adequada, essas transformações podem ser desafiadoras.
Avançando: Estratégias para o Sucesso
Para superar esses desafios e realizar plenamente o potencial da IA, as organizações devem adotar uma abordagem estratégica. Isso envolve várias etapas-chave:
- Desenvolvimento de uma Estratégia Abrangente de IA: Uma estratégia de IA clara e bem definida é crucial. Ela deve incluir objetivos específicos, cronogramas e métricas para o sucesso. Também deve delinear a infraestrutura, ferramentas e habilidades necessárias.
- Investimento em Infraestrutura de Dados: Construir uma infraestrutura de dados robusta é essencial para o sucesso da IA. Isso inclui investir em soluções de nuvem, ferramentas de gestão de dados e capacidades de análise de dados.
- Promoção de uma Cultura de Inovação: As organizações devem encorajar uma cultura que abrace a inovação e a experimentação. Isso inclui fornecer oportunidades de treinamento e desenvolvimento para os funcionários adquirirem habilidades relacionadas à IA.
- Foco na Colaboração: Projetos de IA bem-sucedidos requerem colaboração entre diferentes departamentos, incluindo TI, ciência de dados e unidades de negócios. Estimular equipes multifuncionais pode ajudar a preencher a lacuna entre a expertise técnica e os objetivos empresariais.
- Gestão Eficaz de Mudanças: A gestão de mudanças é um componente crítico da implementação de IA. Isso envolve preparar os funcionários para novas formas de trabalho, abordar preocupações e oferecer suporte contínuo.
O Futuro da IA Industrial
Embora o hype em torno da IA possa estar diminuindo, o potencial da tecnologia permanece imenso. A chave para desbloquear esse potencial está em enfrentar os desafios práticos que têm dificultado sua implementação. Ao focar em estratégia, infraestrutura, expertise e gestão de mudanças, as organizações podem superar a fase piloto e aproveitar plenamente o poder transformador da IA.
A jornada em direção à adoção bem-sucedida de IA não está isenta de desafios, mas com a abordagem certa, as empresas podem se posicionar na vanguarda da inovação e da competitividade. Hoje, muitas organizações que construíram as bases e integraram a IA em seus sistemas já avançaram além do hype, colhendo benefícios operacionais. À medida que a poeira do hype se assenta e mais empresas demonstram o valor da IA, o poder da IA Industrial se tornará uma realidade para muitos, não apenas para poucos.
Christian Pedersen, Diretor de Produtos da IFS.
